齐型空间上Calderon-Zygmund算子的有界性

利用 Hardy空间的原子分解与分子分解 ,证明了齐型空间上 Calderon-Zygmund算子在 Hardy空间上的有界性 .

θ(t)型Calderon-Zygmund算子在Herz型Hardy空间上的有界性

本文研究了θ(t)型Calderon Zygmund算子在Herz型Hardy空间上的有界性 .

关于Calderon-Zygmund算子核的光滑性的讨论

对于一般的非卷积型Calderon -Zygmund算子 ,核满足Hormander条件能否保证L2 有界性 ,这是尚未解决的一个问题 .我们已在条件∑k1 2 ε1 (k) <∞下 ,证明了L2 有界 .∑k1 2 ε1 (k) <∞条件与Hormander条件有何关系 。

非齐度量测度空间上Morrey-Herz空间上的Calderon-Zygmund算子及其交换子

设(X,d,μ)是一个同时满足上双倍条件和几何双倍条件的非齐度量测度空间,本文中,引进一类非齐度量测度空间上的Morrey-Herz空间,利用非齐度量测度空间的特征,特别是η-弱逆倍条件,证明Calderon-Zygmund算子及其交换子在Morrey-Herz空间上的有界性.

带Dini核的多线性Calderon-Zygmund算子及其交换子的一些估计

建立了带Dini核的多线性Calderon-Zygmund算子从广义多范数Morrey空间到广义Morrey空间的一个更加精确的估计,得到带Dini核的多线性Calderon-Zygmund算子与BMO函数生成的交换子及迭代交换子是有界算子.

与强奇异Calderon-Zygmund算子有关的Topelitz型算子在Morrey空间上的有界性

建立了与强奇异Calderon-Zygmund算子相关的Topelitz型算子的sharp极大函数的点态估计,利用该估计和分数次极大函数的有界性,得到了Topelitz型算子在中心Morrey空间上的有界性,由此还可推广得到强奇异Calderon-Zygmund算子的交换子在中心Morrey空间上的有界性。

与强奇异Calderon-Zygmund算子相关的Toeplitz算子的双权估计

研究了与强奇异Calderon-Zygmund算子和加权Lipschitz函数Lip_(β_0,ω)相关的Toeplitz算子T_b的sharp极大函数的点态估计,并证明了Toeplitz算子是从L^p(ω)到L^q(ω^(1-q))上的有界算子.此外,建立了与强奇异Calderon-Zygmund算子和加权BMO函数BMO_ω相关的Toeplitz算子T_b的sharp极大函数的点态估计,并证明了Toeplitz算子是从L^p(μ)到L^q(ν)上的有界算子.上述结果包含了相应交换子的有界性.

高阶Calderon-Zygmund算子的有界性

本文得到了高阶

Mα-Calderon-Zygmund算子

引入Ｍα－Ｃａｌｄｅｒｏｎ－Ｚｙｇｍｕｎｄ算子，它包括［１］中带δ标准核的δ－ＣＺＯ和［２］中强奇异Ｃ－Ｚ型积分算子．我们考虑了这些算子的ＬＰω和ＨＰω有界性，从而改进和推广了许多算子的相应结果．

(log,θ)-Calderon-Zygmund算子在H^p中的有界性(英文)

本文我们在条件∫１０θｐ（ｔ）／ｔ１＋ｎ（１－ｐ）ｄｔ＜＋∞下，讨论了（ｌｏｇ，θ）－Ｃａｌｄｅｒóｎ－Ｚｙｇｍｕｎｄ算子在Ｈｐ（Ｒｎ），（０＜ｐ≤１）中的有界性．

Calderon-Zygmund算子在局部紧Vilenkin群上Herz型Hardy空间上的有界性

研究了局部Calderon -Zygmund算子在局部紧Vilenkin群上Herz型Hardy空间HKa ,pq (G)上的有界性质。

考尔德伦-赞格蒙(Calderon-Zygmund)算子广义交换子在广义加权莫里(Morrey)空间上的有界性

利用调和分析中处理广义交换子与奇异积分算子的一些方法,得到考尔德伦-赞格蒙(Calderon-Zygmund)算子广义交换子在广义加权莫里(Morrey)空间上的有界性。

具有p-Laplacian算子的分数阶问题共振正解的存在性

本文研究了具有p-拉普拉斯算子的分数阶微分方程在两种边界条件下的共振正解存在的问题.利用Leggett-Williams范型定理的方法,获得了一些新的存在性结果,推广了该类问题已有的研究结果.

基于神经算子与类物理信息神经网络智能求解新进展

深度学习通过多层神经网络对数据进行学习,不仅能揭示潜藏信息,还能很好地解决复杂非线性问题.偏微分方程(PDE)是描述自然界中许多物理现象的基本数学模型.两者的碰撞与融合,产生了基于深度学习的PDE智能求解方法,它具有高效、灵活和通用等优点.文章聚焦PDE智能求解方法,以是否求解单一问题为判定依据,把求解方法分为两类:神经算子方法和类物理信息神经网络(PINN)方法,其中神经算子方法用于求解一类具有相同数学特征的PDE问题,类PINN方法用于求解单一问题.对于神经算子方法,从数据驱动和物理约束两个方面展开介绍,分析研究现状并指出现有方法的不足.对于类PINN方法,首先介绍了基础PINN的3种改进方法 (基于数据优化、基于模型优化和基于领域知识优化),然后详细介绍了基于物理驱动的两类解决方案:基于传统PDE离散方程的智能求解方案和无网格的非离散求解方案.最后总结技术路线,探讨现有研究存在的不足,给出可行的研究方案.最后,简要介绍智能求解程序发展现状,并对未来研究方向给出建议.

秦代兵马俑兵——以皮甲为例基于遗传算法优化Canny算子的织绣文物纹样抽取方法研究

织绣文物中的纹样彰显中国传统文化造型艺术的形式美感,是文创设计的重要素材源泉。针对传统Canny算子进行纹样边缘检测需人为确定阈值的问题,本文提出基于遗传算法自适应优化Canny算子阈值的方法,将边缘点、非边缘点类间梯度幅值方差设置为适应度函数,通过格雷码对阈值染色体编解码、锦标赛选择算法优选交叉变异后的阈值,求解最优适应度对应的高低阈值,用于纹样边缘检测;此外,运用形态学操作得到纹样的完整、精确轮廓;最后,添加Alpha通道抽取纹样前景。实验表明,上述方法在织绣纹样抽取精度和像素准确度(PA)上,优于传统Canny算子、混合蛙跳自适应Canny算子、Otsu法优化Canny算子等已有方法,可有效检测织绣文物图像中纹样真实边缘并完成纹样抽取。

结合算子选择的卷积神经网络显存优化算法

针对卷积神经网络训练中自动算子选择算法在较大的显存压力下性能下降的问题,将卸载、重计算与卷积算子选择统一建模,提出一种智能算子选择算法。该算法权衡卸载和重计算引入的时间开销与更快的卷积算子节省的时间,寻找卸载、重计算和卷积算子选择的调度,解决了自动算子选择算法性能下降的问题.实验结果表明,该智能算子选择算法比重计算-自动算子选择算法缩短了13.53%训练时间,比已有的卸载/重计算-自动算子选择算法缩短了4.36%的训练时间.

引入相量算子和流向算子的天鹰优化算法

针对天鹰优化算法搜索效率不足,容易陷入局部最优的缺点,提出多策略改进天鹰优化算法(MIAO).引入广义正态分布优化算法(GNDO),将该算法得出的结果与天鹰优化算法第1阶段得出的结果进行比较,筛选出这2种优化算法下的最优值.该操作扩大了搜索空间,提高了解的质量.引入相量算子,将第2阶段变为自适应的非参数优化,提高算法的高维优化能力.针对天鹰优化算法在迭代后期存在种群多样性降低、局部开发能力不足的问题,在天鹰算法的第3阶段引入流向算子,使信息可以在每个个体间相互传递,提高种群信息的利用率,增强天鹰优化算法的开发性能.通过对16个测试函数寻优对比分析以及Wilcoxon秩和检验可知,MIAO的寻优能力和收敛速度都有较大的提升.为了验证MIAO算法的实用性和可行性,采用所提算法求解减速器设计问题,通过实际工程优化问题的实验对比分析可知,MIAO算法在处理现实优化问题上具有一定的优越性.

一类Stancu型的Szász-Mirakjan-Durrmeyer算子的逼近性质研究

该文介绍了一类Stancu型的Szász-Mirakjan-Durrmeyer算子,计算了该算子的一阶到四阶矩.然后用连续模和K-泛函等工具,讨论了该算子的逼近性质,还研究了算子对Lipschitz函数类的估计.最后建立了该算子的Voronvskaya型渐近展开式.所得定理扩展了Aslan(2022)的结果.

一类广义Bernstein-Kantorovich算子的逼近性质

引入一类新的基于参数α的Bernstein-Kantorovich算子,研究算子的保形性质,即保单调性和保凸性,同时给出该算子Voronovskaja型的逼近定理.

基于Kirsch算子与数学形态学的马铃薯图像芽眼识别与定位方法

马铃薯图像芽眼识别是马铃薯自动切块实现大面积种植的前提,由此提出一种基于Kirsch算子与数学形态学的马铃薯图像芽眼识别与定位方法。对马铃薯图像进行灰度化、中值滤波处理,采用Kirsch算子快速算法进行边缘检测,结合数学形态学强大的处理功能巧妙地剔除马铃薯边界,实现马铃薯芽眼区域的识别与快速定位。实验表明,该方法识别率高,芽眼区域标记完整、简单快捷,具有较好的实时性和准确性,可为后续马铃薯芽眼智能化切割提供借鉴与参考。